Novas Abordagens para o Uso das Ferramentas Clássicas de Planejamento de Cenários

Autores

DOI:

https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2016.v8i1.248

Palavras-chave:

Cenários. Análise estrutural. Análise de impactos cruzados. Redes bayesianas. Análise morfológica.

Resumo

O futuro está para ser construído – é múltiplo e incerto. Dentro das ciências sociais, cenários podem ser definidos como descrição de uma situação futura e de um curso de eventos que permita o movimento de uma posição original para essa situação futura. Atualmente, existe à disposição uma enormidade de métodos e ferramentas para construção de cenários, entre eles métodos de abordagem essencialmente racionalista, como o de Michel Godet. A proposta deste trabalho é utilizar o método hipotético-dedutivo para reduzir, a partir do Método de Cenários de Michel Godet e de suas ferramentas, a complexidade no processo de construção de cenários, mas ao mesmo tempo manter a robustez das conclusões. Para isso, foram propostas duas abordagens: (1) integrar em apenas uma etapa a análise estrutural e a análise de impactos cruzados, a primeira resultando automaticamente do preenchimento da última; (2) utilizar o conceito de redes bayesianas como forma de integrar a matriz de impactos cruzados e a análise morfológica. Ambas as abordagens visam reduzir a quantidade de informações necessárias para alimentar as ferramentas e melhoram o critério de feedback, resultando em maior agilidade no processo e melhor visão holística do sistema. Cientificamente, essas abordagens abrem um novo campo para estudos de planejamento de cenários já que se apropriam do conceito de redes bayesianas, muito utilizado em outras áreas do conhecimento (inteligência artificial, estudos geológicos, diagnósticos médicos, classificação de padrões, etc.) e o trazem para o campo das ciências sociais.

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Publicado

2016-04-14

Como Citar

Fischer, R. B. (2016). Novas Abordagens para o Uso das Ferramentas Clássicas de Planejamento de Cenários. Future Studies Research Journal: Trends and Strategies [FSRJ], 8(1), 141–174. https://doi.org/10.24023/FutureJournal/2175-5825/2016.v8i1.248

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